A behavioral perspective on the commercialization of knowledge and technologies from research to industry
| dc.contributor.advisor | Blind, Knut | |
| dc.contributor.author | Pohle, Pia Anna | |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin | |
| dc.contributor.referee | Blind, Knut | |
| dc.contributor.referee | Urbig, Diemo | |
| dc.date.accepted | 2022-12-15 | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-01T13:27:27Z | |
| dc.date.available | 2023-03-01T13:27:27Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | In a knowledge-based economy, scientists in research organizations play a key role as producers of new academic knowledge; however, they are also responsible for commercializing this knowledge. Thus, universities and public research organizations have experienced substantial organizational changes, which have come along with various managerial challenges. Unfortunately, the results of these reorganization efforts are far behind expectations: most patents never get licensed, the growth of spin-offs is far behind that of other start-ups, and scientists still view commercialization as a burden or something “nice to have,” rather than essential. This dissertation argues that a change in behavior among scientists and executives will only occur if commercialization is successfully anchored as part of the organizational structure and hence new behavioral routines are stimulated. Therefore, this dissertation aims to expand and deepen the understanding of the behavior of individuals involved in the commercialization of academic knowledge. It uses insights on organizational behavior and human resource management to obtain a profound understanding of the individuals involved. In this dissertation, the topic is examined from four different angles. First, this dissertation examines previous literature on commercialization to identify determinants that have been proven to increase or decrease the commercialization of academic knowledge in research organizations. This review reveals 97 determinants, which are categorized along six commercialization channels and the following five classes: environmental, individual, institutional, organizational, and technological. Second, this dissertation explores the phenomenon of serial patentees, providing insights into how commercial support infrastructure should be adopted according to the kind and timing of academic inventors’ prior patent experiences. Third, this dissertation addresses how the bounded rationality of scientists hinders them from finding the best industry partner for their commercial activities; then, it develops a supervised learning approach to support decision making in industry partner selection. Finally, it empirically addresses the question of how university knowledge transfer offices enable the intrinsic motivation of their employees through satisfying their three psychological needs (for relatedness, competence, and autonomy), developing a framework of university- and organizational-level antecedents. Depending on the research question, a variety of different methods and data are used. The chapters encompass a meta-analysis based on 99 published articles, a survival analysis based on recurrent patenting data, an explorative qualitative approach based on four case studies, and the testing of a supervised learning approach using cooperation and company data. The findings of this dissertation provide valuable insights for decision makers in research organizations, transfer professionals, and policy makers who seek a solid micro-foundation for the behavior of individuals involved in the commercialization of research results. These insights can be used to design organizational contexts and support that truly change their commercial behavior and routines. | en |
| dc.description.abstract | In einer wissensbasierten Ökonomie kommt Wissenschaftler*innen in Forschungseinrichtungen eine besondere Rolle, als Produzente*innen und Verwerter*innen von akademischem Wissen, zu. Daher haben Universitäten und öffentliche Forschungseinrichtungen in den letzten Jahren gravierende organisatorische Veränderungen durchlaufen, die mit verschiedensten Managementherausforderungen einhergehen. Jedoch sind die Ergebnisse dieser Reorganisationsbemühungen weit hinter den Erwartungen, beispielsweise wird der Großteil der Patente nie lizenziert, Spin-offs wachsen wesentlich langsamer als andere Start-Ups und viele Wissenschaftler*innen betrachten die Kommerzialisierung immer noch als zusätzliche Belastung oder als „nice-to-have“ anstatt als wesentliche Aufgabe. Im Rahmen dieser Dissertation wird argumentiert, dass eine Verhaltensänderung bei Wissenschaftler*innen und anderen beteiligten Individuen nur dann eintreten wird, wenn Kommerzialisierung als Teil der Organisationsstruktur verankert wird und neue Verhaltensroutinen etabliert werden. Daher ist das Ziel dieser Arbeit das Verständnis für die Beweggründe und das Verhalten der an der Kommerzialisierung beteiligten Personen zu erweitern und zu vertiefen. Dazu werden die Erkenntnisse aus den Gebieten des Organisationsverhaltens und des Personalmanagements genutzt, um die beteiligten Individuen besser zu verstehen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die vorliegende Dissertation untersucht die genannte Problematik in den folgenden Kapiteln aus vier verschiedenen Blickwinkeln. Zunächst wird die bisherige Literatur zur Kommerzialisierung untersucht, um jene Erfolgsfaktoren zu ermitteln, die nachweislich die Kommerzialisierung von akademischem Wissen steigern. Dabei werden 97 Erfolgsfaktoren identifiziert, welche entlang von sechs Transferkanälen und fünf Dimensionen klassifiziert werden: externe, individuelle, institutionelle, organisatorische und technologische Faktoren. Daraufhin wird das Phänomen der seriellen Patentierer*innen untersucht und Empfehlungen für eine verbesserte Unterstützungsinfrastruktur abgeleitet, je nach Art und Zeitpunkt der früheren Patenterfahrungen der Patentierer*innen. Als Nächstes befasst sich diese Dissertation mit der Frage, wie die begrenzte Rationalität von Wissenschaftler*innen sie daran hindert, den geeignetsten Industriepartner für ihre kommerziellen Aktivitäten zu finden. Dazu wird ein auf maschinellem Lernen beruhender Ansatz entwickelt und getestet. Dieser unterstützt die Entscheidungsfindung bei der Auswahl von Industriepartnern. Schließlich wird empirisch der Frage nachgegangen, wie die intrinsische Motivation Mitarbeitenden in Transferbüros gefördert werden kann. Im Ergebnisse stehen die notwendigen Vorläufer intrinsischer Motivation auf Universitäts- und Organisationsebene. Je nach Fragestellung werden in dieser Dissertation unterschiedliche Methoden und Daten verwendet. Dies umfasst eine Meta-Analyse auf Basis von 99 veröffentlichten Artikeln sowie eine Ereigniszeitanalyse auf der Grundlage von Patent-, Publikations- und Personaldaten. Zudem verfolgt eine Studie einen qualitativen Ansatz auf der Grundlage von vier Fallstudien und es wird ein „Supervised learning approach“ auf Basis von Kooperations- und Unternehmensdaten entwickelt. Die Ergebnisse dieser Dissertation liefern wertvolle Erkenntnisse für Entscheidungsträger in Forschungsorganisationen, Transferfachleute und politische Entscheidungsträger, die daran interessiert sind, organisatorische Kontexte und Unterstützungsprogramme, auf Basis von fundierten Erkenntnissen über die Mikro-Prozesse der an der Kommerzialisierung beteiligten Personen, zu gestalten. | de |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/18260 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.14279/depositonce-17053 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | |
| dc.subject.ddc | 330 Wirtschaft | de |
| dc.subject.other | Knowledge and technology transfer | en |
| dc.subject.other | commerzialization of knowledge | en |
| dc.subject.other | organizational behaviour | en |
| dc.title | A behavioral perspective on the commercialization of knowledge and technologies from research to industry | en |
| dc.title.translated | Eine verhaltensökomische Perspektive auf die Kommerzialisierung von Wissen und Technologien von der Forschung in die Industrie | de |
| dc.type | Doctoral Thesis | |
| dc.type.version | acceptedVersion | |
| dcterms.rightsHolder.reference | Deposit-Lizenz (Erstveröffentlichung) | |
| tub.accessrights.dnb | free | |
| tub.affiliation | Fak. 7 Wirtschaft und Management::Inst. Technologie und Management (ITM)::FG Innovationsökonomie | |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin |